车辆纵向力和质心侧偏角层级估计方法设计与验证

• 作者: 孙晓强 徐兴 江浩斌 蔡英凤 陈特 陈龙
• 来源期刊: 西安交通大学学报
• 关键词: 车辆状态估计 纵向力 容积卡尔曼滤波 层级估计方法
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 页码范围: 131-140,147
• 页数: 11页
• 分类号: U461.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.7652/xjtuxb201911019

摘要

为提高车辆状态估计结果的精度与可靠性,设计了一种车辆纵向力和质心侧偏角层级估计方法.研究了一种用于车辆行驶状态估计的加权容积卡尔曼滤波,采用移动窗估计法调整测量噪声的协方差矩阵,根据不同时刻信息对测量噪声统计的有用性,动态调整窗口中不同时刻信息的权重,从而提高车辆状态观测器的滤波精度.根据电驱动轮模型特点,并考虑轮胎松弛长度来构造纵向力微分方程,从而设计了纵向力观测器.在纵向力估计的基础上,将上层的纵向力估计值视为伪量测值,利用三自由度车辆动力学模型设计了基于级联卡尔曼滤波的车辆行驶状态估计策略,实现了车辆质心侧偏角估计.进行了变速正弦转向工况和定速Fishhook转向工况下的CarSim/Simu-link联合仿真试验以及实车试验,结果表明:所提方法整体估计精度相比扩展卡尔曼滤波提升了6.82％,具有较高的估计精度和实时跟踪效果,满足车辆应用需求.